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SUS05-BP02 Verwenden Sie Instance-Typen mit den geringsten Auswirkungen
Überwachen und nutzen Sie kontinuierlich neue Instance-Typen, um Verbesserungen bei der Energieeffizienz zu nutzen.
Typische Anti-Muster:
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Sie verwenden lediglich eine Familie von Instances.
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Sie verwenden nur x86-Instances.
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Sie geben einen Instance-Typ in Ihrer Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Konfiguration an.
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Sie verwenden AWS Instances auf eine Weise, für die sie nicht konzipiert wurden (z. B. verwenden Sie rechenoptimierte Instances für eine speicherintensive Arbeitslast).
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Sie evaluieren nicht regelmäßig neue Instance-Typen.
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Sie überprüfen nicht die Empfehlungen von AWS Rightsizing-Tools wie.AWS Compute Optimizer
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Durch die Verwendung energieeffizienter und korrekt dimensionierter Instances können Sie die Umweltauswirkungen und die Kosten Ihrer Workloads deutlich reduzieren.
Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Mittel
Implementierungsleitfaden
Die Verwendung effizienter Instances für Cloud-Workloads ist von entscheidender Bedeutung für eine geringere Ressourcennutzung und die Kosteneffizienz. Überwachen Sie kontinuierlich die Einführung neuer Instance-Typen und nutzen Sie Verbesserungen bei der Energieeffizienz, einschließlich Instance-Typen, die zur Unterstützung spezifischer Workloads bestimmt sind, wie z. B. Machine-Learning-Trainings und -Inferenzen und Videotranskodierung.
Implementierungsschritte
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Kennenlernen der Instance-Typen: Finden Sie Instance-Typen, mit denen Sie die Umweltbelastung Ihrer Workloads verringern können.
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neuesten Stand der AWS Technologien und Instanzen zu bleiben up-to-date. -
Erfahren Sie mehr über verschiedene AWS Instance-Typen.
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Erfahren Sie mehr über AWS Graviton-basierte Instances, die die beste Leistung pro Watt Energieverbrauch in Amazon bieten, EC2 indem Sie sich re:Invent 2020 — Deep Dive on AWS Graviton2 prozessorbetriebene Amazon-Instances und Deep Dive in Graviton3- und Amazon EC2 C7g-Instances
ansehen. AWS EC2
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Verwendung von Instance-Typen mit den geringsten Auswirkungen: Planen Sie Ihre Workload und stellen Sie sie auf Instance-Typen mit den geringsten Auswirkungen um.
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Definieren Sie einen Prozess zur Evaluierung neuer Features oder Instances für Ihre Workloads. Nutzen Sie die Agilität in der Cloud, um schnell zu testen, wie neue Instance-Typen die ökologische Nachhaltigkeit Ihrer Workloads verbessern können. Nutzen Sie Proxy-Metriken, um zu messen, wie viele Ressourcen Sie für eine Arbeitseinheit benötigen.
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Wenn möglich, passen Sie Ihren Workload so an, dass er mit einer unterschiedlichen Anzahl vCPUs und unterschiedlichen Speichermengen arbeitet, um den Instance-Typ Ihrer Wahl zu maximieren.
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Erwägen Sie die Übertragung Ihrer Workload zu auf Graviton basierenden Instances, um die Leistungseffizienz Ihrer Workload zu verbessern. Weitere Informationen zum Verschieben von Workloads nach AWS Graviton finden Sie unter AWS Graviton Fast Start
und Überlegungen bei der Umstellung von Workloads auf AWS Graviton-basierte Amazon Elastic Compute Cloud-Instances . -
Erwägen Sie, bei der Nutzung von Managed Services die Option AWS Graviton auszuwählen.AWS
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Migrieren Sie Ihre Workload zu Regionen mit Instances, die die geringsten nachhaltigkeitsbezogenen Auswirkungen bieten und dennoch Ihre geschäftlichen Anforderungen erfüllen.
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Nutzen Sie für Machine-Learning-Workloads speziell für Ihre Workloads entwickelte Hardware wie AWS Trainium
,AWS Inferentia und Amazon. EC2 DL1 AWS Inferentia-Instances wie Inf2-Instances bieten eine um bis zu 50% bessere Leistung pro Watt als vergleichbare Amazon-Instances. EC2 -
Verwenden Sie Amazon SageMaker Inference Recommender, um den ML-Inferenzendpunkt richtig zu dimensionieren.
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Verwenden Sie für Workloads, bei denen es gelegentlich zu zusätzlichen Kapazitätsanforderungen kommt, Instances mit Spitzenlastleistung.
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Verwenden Sie Amazon EC2 Spot-Instances für zustandslose und fehlertolerante Workloads, um die Gesamtauslastung der Cloud zu erhöhen und die Auswirkungen ungenutzter Ressourcen auf die Nachhaltigkeit zu reduzieren.
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Betrieb und Optimierung: Betreiben und optimieren Sie Ihre Workload-Instance.
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Bei kurzlebigen Workloads sollten Sie die CloudWatch Amazon-Instance-Kennzahlen auswerten,
CPUUtilization
um festzustellen, ob die Instance inaktiv oder nicht ausgelastet ist. -
Für stabile Workloads sollten Sie die Tools zur AWS richtigen Dimensionierung überprüfen, z. B. AWS Compute Optimizer
in regelmäßigen Abständen, um Möglichkeiten zur Optimierung und zur richtigen Größe der Instances zu ermitteln. Weitere Beispiele und Empfehlungen finden Sie in den folgenden Labs:
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Ressourcen
Zugehörige Dokumente:
Zugehörige Videos:
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AWS re:Invent 2023 — AWS Graviton: Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Ihre Workloads AWS
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AWS re:Invent 2023 = Was ist neu bei Amazon Elastic Compute Cloud
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AWS re:Invent 2021 — Tiefer Einblick in AWS Graviton3- und Amazon C7g-Instances EC2
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AWS re:Invent 2022 — Schaffen Sie eine kosten-, energie- und ressourceneffiziente Computerumgebung
Zugehörige Beispiele: